使用 Ultralytics YOLO11 进行距离计算

什么是距离计算？

测量两个物体之间的间隙被称为指定空间内的距离计算。在 Ultralytics YOLO11 的情况下，边界框 质心用于计算用户突出显示的边界框的距离。

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视觉效果

使用 Ultralytics YOLO11 进行距离计算

距离计算的优势？

• 定位精度： 增强计算机视觉任务中的准确空间定位。
• 尺寸估计： 允许估计物体尺寸，以更好地理解上下文。
• 场景理解： 改进 3D 场景理解，从而在自动驾驶汽车和监控系统等应用中做出更好的决策。
• 避撞： 使系统能够通过监控移动物体之间的距离来检测潜在的碰撞。
• 空间分析： 促进对监控环境中目标关系和交互的分析。

Distance will be an estimate and may not be fully accurate, as it is calculated using 2-dimensional data,
which lacks information about the object's depth.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("distance_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize distance calculation object
distancecalculator = solutions.DistanceCalculation(
    model="yolo11n.pt",  # path to the YOLO11 model file.
    show=True,  # display the output
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break

    results = distancecalculator(im0)

    print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

DistanceCalculation() 参数

这是一个包含以下内容的表格 DistanceCalculation 参数：

您还可以使用各种 track 中的参数 DistanceCalculation 解决方案。

此外，以下可视化参数可供使用：

实施细节

字段 DistanceCalculation 类的工作原理是跟踪视频帧中的对象，并计算所选边界框的质心之间的欧几里德距离。当您单击两个对象时，解决方案：

1. 提取所选边界框的质心（中心点）
2. 计算像素中这些质心之间的欧几里得距离
3. 在帧上显示距离，并在对象之间使用连接线

该实现使用 mouse_event_for_distance 方法来处理鼠标交互，允许用户根据需要选择对象和清除选择。该 process 方法处理逐帧处理、跟踪对象和计算距离。

应用

使用YOLO11进行距离计算具有许多实际应用：

• 零售分析： 测量顾客与产品的接近程度，并分析商店布局的有效性
• 工业安全： 监控工人和机器之间的安全距离
• 交通管理： 分析车辆间距并检测追尾
• 体育分析： 计算球员、球和关键场上位置之间的距离
• 医疗保健： 确保等候区域保持适当距离并监控患者动向
• 机器人： 使机器人能够与障碍物和人员保持适当的距离

常见问题

如何使用 Ultralytics YOLO11 计算物体之间的距离？

要使用以下方法计算对象之间的距离 Ultralytics YOLO11，您需要识别检测到的物体的边界框中心点。此过程涉及初始化 DistanceCalculation 类，来自 Ultralytics 的 solutions 模块，并使用模型的跟踪输出来计算距离。

将距离计算与 Ultralytics YOLO11 结合使用有哪些优势？

将距离计算与 Ultralytics YOLO11 结合使用具有以下几个优点：

• 定位精度： 为对象提供准确的空间定位。
• 尺寸估计： 帮助估计物理尺寸，从而有助于更好地理解上下文。
• 场景理解： 增强 3D 场景理解，有助于改进自动驾驶和监控等应用中的决策。
• 实时处理: 动态执行计算，使其适用于实时视频分析。
• 集成能力： 与其他 YOLO11 解决方案（如对象跟踪和速度估计）无缝协作。

是否可以使用 Ultralytics YOLO11 在实时视频流中执行距离计算？

是的，您可以使用 Ultralytics YOLO11 在实时视频流中执行距离计算。该过程包括使用 OpenCV 捕获视频帧 OpenCV，运行 YOLO11 对象检测，并使用 DistanceCalculation 类，用于计算连续帧中对象之间的距离。有关详细的实现，请参见 视频流示例.

如何删除使用 Ultralytics YOLO11 在距离计算期间绘制的点？

要删除在使用 Ultralytics YOLO11 进行距离计算期间绘制的点，您可以使用鼠标右键单击。此操作将清除您绘制的所有点。有关更多详细信息，请参阅 距离计算示例下的注释部分。

在 Ultralytics YOLO11 中，初始化 DistanceCalculation 类的主要参数是什么？

用于初始化以下对象的关键参数 DistanceCalculation Ultralytics YOLO11 中的类包括：

• model: YOLO11 模型文件的路径。
• tracker: 要使用的跟踪算法（默认为 'botsort.yaml'）。
• conf: 检测的置信度阈值。
• show: 用于显示输出的标志。

有关详尽的列表和默认值，请参阅DistanceCalculation 的参数。

📅 创建于 1 年前 ✏️ 更新于 4 个月前

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